이제 AX(인공지능 전환)는 더 이상 낯선 구호가 아니다. 인공지능(AI)은 이미 서비스 현장 한가운데 들어와 있다. 챗봇, 추천 시스템, 상담 보조, 수요 예측, 가격 최적화까지 AI는 일하는 방식과 고객이 체감하는 경험을 함께 바꾸고 있다. 그러나 더 중요한 변화는 기술 도입 자체가 아니다. AI가 가치 창출과 전달, 수익 창출의 구조, 곧 서비스 비즈니스 모델 자체를 다시 짜고 있다는 점이다.

왜 서비스 산업에서 이 변화가 더 크게 다가올까. 서비스는 제조업과 다르다. 제품은 미리 만들어둘 수 있지만, 서비스는 고객과 만나는 순간 품질이 결정된다. 응답 속도, 문제 해결, 공감, 배려, 신뢰가 모두 서비스의 내용이다. 그래서 AI의 도입은 단순한 효율 개선을 넘어 고객 경험의 구조 자체를 바꾼다.

첫째, 자동화 범위가 빠르게 넓어지고 있다. 반복적이고 표준화된 업무는 AI가 사람보다 더 빠르고 일관되게 처리한다. 24시간 운영과 대기시간 단축도 가능하게 한다. 그러나 서비스는 끝내 사람의 산업이다. 고객의 감정이 얽히고 상황이 복잡할수록 사람의 판단과 배려가 더욱 중요해진다. 관건은 사람을 대체하는 자동화가 아니라 사람이 더 중요한 순간에 집중하게 하는 자동화다.

둘째, 초개인화는 기회이자 경계선이다. AI는 고객의 구매 이력과 이용 패턴, 상황 정보를 분석해 가장 적절한 제안을 제공할 수 있다. 그러나 개인화가 깊어질수록 불편과 불안도 함께 커진다. 적절한 추천은 '나를 잘 아는 서비스'가 되지만, 과도한 추천은 감시받는 느낌으로 돌아온다. 특히 의료·금융·보험처럼 민감한 분야에서는 데이터 활용의 투명성, 통제 가능성, 공정성이 정확성 못지않게 중요하다.

셋째, 수익 모델도 다시 설계해야 한다. AI는 가격을 더 촘촘하게 조정하고, 고객 이탈을 예측하며, 맞춤형 제안을 통해 수익성을 높일 수 있다. 그러나 고객이 가격을 불공정하다고 느끼거나 추천이 편향됐다고 판단하는 순간 그 모델은 오래가기 어렵다. 서비스 기업에 필요한 것은 많이 버는 AI가 아니라 믿고 맡길 수 있는 AI다.

이 과정에서 조직의 역할도 달라진다. AI가 반복 업무를 줄여준다고 해서 곧바로 인력 축소로 이어져서는 안 된다. 오히려 사람은 더 복잡한 문제 해결과 더 높은 수준의 상담에 집중해야 한다. 그러려면 역할 정의와 교육, 협업 방식이 함께 바뀌어야 한다. 결국 AX는 기술 프로젝트가 아니라 조직 재설계 프로젝트다.

이제 기업이 던져야 할 질문은 분명하다. "우리는 AI를 얼마나 붙였는가"가 아니라 "우리는 AI로 어떤 서비스를 더 낫게 만들고 있는가"라는 질문이다. 앞으로 서비스 산업의 승부는 도입 속도가 아니라 설계의 정교함에서 갈릴 것이다. 더 빨리 도입한 기업보다 정교하게 설계한 기업이 지속적인 우위를 갖게 된다. 기술은 결국 사람을 향해야 한다. 서비스 경쟁력 역시 사람을 중심에 둔 설계에서 결정된다. 더 많이 자동화한 기업보다 더 깊은 신뢰를 설계한 기업이 결국 더 강해질 것이다. 결국 서비스의 기준은 사람이며 그것이 핵심이다.

출처: 매일경제신문, 2026.6.23.
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